Introducción

Felicidad, Dinero y Expectativa de Vida



Es realmente el dinero un factor diferencial en la calidad de vida?

¿Cómo puedes medir la felicidad cuando significa diferentes cosas para diferentes personas?

Medir la felicidad se está convirtiendo en una herramienta importante. El crecimiento económico, la salud física y la confianza en las perspectivas futuras de una persona o país son factores importantes al evaluarlos y compararlos. Sin embargo, ninguna institución, nación o grupo de personas puede entenderse correctamente sin tener en cuenta una serie de otros elementos.

Uno de esos elementos clave que los académicos están considerando cada vez más es la felicidad. Sin embargo, medir la felicidad presenta ciertos desafíos. De hecho, ¿cómo y por qué deberíamos preocuparnos por ello?

Medir la felicidad es complicado porque depende del mapeo del bienestar subjetivo. Por supuesto, el bienestar subjetivo es solo eso: una idea que variará de persona a persona.

En otras palabras, medir la felicidad en un individuo podría significar que su bienestar subjetivo se registra en un nivel mucho más alto que otro. ¿Quién podría decir si esto es realmente exacto? ¿Quién puede decir que la respuesta dada es en algún sentido ‘incorrecta’? ¿No deberíamos abandonar la idea de medir la felicidad por ser demasiado compleja o matizada?

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Universidad Externado

¿Por qué estudiar ciencia de datos?

El mundo necesita cada vez más personas capaces de usar efectivamente los datos para tomar mejores decisiones. En los últimos años, la disponibilidad de datos sobre el comportamiento de las personas, el funcionamiento de las empresas y los gobiernos, y las interacciones entre todos estos actores ha crecido exponencialmente. Esta disponibilidad de datos y la evolución de las capacidades computacionales han generado importantes desarrollos tecnológicos relacionados con la inteligencia artificial. La ciencia de datos se proyecta al futuro porque responde a la creciente necesidad de usar evidencia para la toma de decisiones en todos los ámbitos sociales.

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Descripción

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Introducción

Usaremos la base de la felicidad para encontrar esta relación y determinar si el PIB per capita variable independiente tiene un efecto causal sobre la expectativa de vida variable dependiente.

Las variables de las base de datos son:

  • “Country name”
  • “year”
  • “Life Ladder”
  • “Log GDP per capita”
  • “Social support”
  • “Healthy life expectancy at birth”
  • “Freedom to make life choices”
  • “Generosity”
  • “Perceptions of corruption”
  • “Positive affect”
  • “Negative affect”

Análisis descriptivo

vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
Ladder.score 3 144 5.5708681 1.1118500 5.5945 5.5962931 1.0066854 2.375 7.780 5.405 -0.2555846 -0.2583103 0.0926542
Logged.GDP.per.capita 4 138 9.4770290 1.1435443 9.5945 9.5244196 1.4522067 6.966 11.648 4.682 -0.3190386 -0.9100742 0.0973450
Social.support 5 144 0.8167917 0.1177613 0.8440 0.8304914 0.1082298 0.420 0.982 0.562 -1.0168491 0.6905353 0.0098134
Healthy.life.expectancy 6 139 65.0039137 6.6502018 66.6000 65.4263186 6.8199600 48.700 77.100 28.400 -0.5433374 -0.5630641 0.5640628
Freedom.to.make.life.choices 7 143 0.7945524 0.1168096 0.8170 0.8049217 0.1215732 0.385 0.970 0.585 -0.9158434 0.8985806 0.0097681
Generosity 8 137 -0.0198905 0.1541006 -0.0450 -0.0324505 0.1482600 -0.289 0.561 0.850 1.0040160 1.7473544 0.0131657
Perceptions.of.corruption 9 136 0.7226544 0.1857466 0.7745 0.7512000 0.1275036 0.070 0.963 0.893 -1.4434933 1.6631325 0.0159276
Positive.affect 10 143 0.7112168 0.1117042 0.7290 0.7190696 0.1200906 0.322 0.891 0.569 -0.7333000 0.4540144 0.0093412
Negative.affect 11 143 0.2870140 0.0887855 0.2740 0.2833043 0.0934038 0.093 0.502 0.409 0.3383560 -0.6778361 0.0074246

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Primera Gráfica

Segunda Gráfica

Segunda Parte

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Dispersión

Box PLot y Dispersión

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Regresión por Continentes

3 Dimensiones

Mapa del mundo

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Felicidad y Economía

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Relación Causal

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